基于成对n隐藏比较的可解释严重程度排序：以青光眼为例

原发性开角型青光眼（POAG）是一种慢性进行性视神经疾病，会导致视神经纤维的获得性丧失和潜在的失明。青光眼的逐渐发作导致患者在未意识到变化的情况下逐渐丧失视力。为了诊断POAG并确定其严重程度，患者必须接受全面的散瞳眼科检查。在这项工作中，我们构建了一个框架，利用眼底图像对青光眼的严重程度进行排序、比较和解释。我们引入了一种基于孪生网络的严重程度排序方法，采用成对n隐藏比较。此外，我们提出了一种新颖的方法来解释为什么某张图像被认为比其他图像更严重。我们的研究结果表明，所提出的严重程度排序模型在诊断准确性方面优于传统模型，并提供了改进的显著性解释。